TY -的A2 Algalil法赫德Abd盟——Valizadeh阿明AU -阿克巴里,Ali Akbar PY - 2021 DA - 2021/04/07 TI -最优Adaptive-Based Neurofuzzy控制人类手臂的三自由度肌肉骨骼系统的2 d平面SP - 5514693六世- 2021 AB -每个执行不同的日常活动,如达到和用手举起,显示了机器人设计的重要作用估计物体的位置或肌肉力量。了解人体的肌肉骨骼系统的学习控制机制可以让我们来开发一种鲁棒控制技术,可以应用到康复机器人。人类手臂的肌肉骨骼模型在这项研究中的应用是一个3-link机器人加上6肌肉neurofuzzy控制器啧啧的类型以及multicritic代理用于培训和学习模糊规则。自适应评论家代理基于强化学习监督控制器的参数和避免过度训练。仿真结果表明,在这两个州的有/没有优化,控制器可以顺利跟踪期望轨迹和可接受的精度。力量的大小优化模型是显著降低,这意味着控制器的正确操作。链接也采取同样的轨迹整体位移较低的可行模式,符合手的自然运动,寻求最优轨迹。SN - 1176 - 2322你2021/5514693 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/5514693——摩根富林明,应用仿生学和生物力学PB - Hindawi KW - ER